建议先学习机器学习，再学习深度学习。这是因为深度学习是机器学习的一个子集，它依赖于机器学习的基本原理和概念。

机器学习是人工智能的一个分支，它使用算法和统计模型来使计算机系统能够自动地“学习”和“改进”其性能，而无需进行明确的编程。机器学习的内容涵盖了各种算法和技术，包括决策树、支持向量机、随机森林等，这些对于理解数据、特征工程和模型选择都非常关键。

深度学习则是机器学习的一个特定领域，它使用神经网络结构，尤其是深度神经网络，通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。深度学习的成功在很大程度上依赖于大量的数据和计算资源，但其核心思想仍然是基于机器学习的。

因此，先学习机器学习，可以帮助你建立坚实的基础，理解数据、特征和模型之间的关系，以及如何选择和应用适当的算法。然后，在学习深度学习时，你可以将之前学到的知识应用到更复杂的模型和结构上，更深入地理解深度学习的原理和应用。

总的来说，虽然深度学习是当前的热门话题，但机器学习的基础知识和技能对于任何希望在这个领域取得成功的人来说都是必不可少的。